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依据BP神经网络系统能够利用人工智能的方法,准确分析多变量非线性系统的特性, 采用多层向前BP神经网络系统建立起了橡胶老化预报模型.并利用此模型计算分析了丁基硫化橡胶基于温度与时间老化预报.结果表明,模型计算与实验在结果上有较好的一致性.

参考文献

[1] Schoc M G.Effect of temperature on air aging of rubber vulcaniates[J].ASTM STP,1949(89):59.
[2] Juve A E.Effect of temperature on air aging of rubber vulcanizates[J].Materials Research and Standards,1961(07):542.
[3] 李咏今.硫化胶热老化性能变化的数学模型[J].合成橡胶工业,1985(01):38.
[4] 李咏今;丁晴.硫化胶烘箱加速老化与室内自然老化相关性研究[J].合成橡胶工业,1985(06):423.
[5] 李咏今.氯丁橡胶硫化胶老化性能变化与老化温度和时间之间关系的研究[J].橡胶工业,1993(02):103.
[6] Sayeh M R;Viswanathan R.Dhalish,Neural networks for the assessment of impact on composite materials[J].Southern Inninors University at carbonata,1999:77-86.
[7] 施鸿宝.神经网络及其应用[M].西安:西安交通大学出版社,1993
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